## Analisis Biplot pada Persebaran Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Bekerja Menurut Lapangan Pekerjaan Utama dan Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan
Alfian Iqbal Zah 1 , Andini Sa’idah 2 , Talitha Zuleika 3 , Nabila Syahfitri 4 , Dita Amelia 5 , M. Fariz Fadillah Mardianto 6
1 Universitas Airlangga, alfian.iqbal.zah-2021@fst.unair.ac.id
2 Universitas Airlangga, andini.saidah-2021@fst.unair.ac.id 3 Universitas Airlangga, talitha.zuleika-2021@fst.unair.ac.id
4 Universitas Airlangga, nabila.syahfitri.rahmatika-2021@fst.unair.ac.id
5 Universitas Airlangga, dita.amelia@fst.unair.ac.id
6 Universitas Airlangga, m.farizfadillah.m@fst.unair.ac.id
DOI 10.31102/zeta.2023.8.1.16-22

## ABSTRACT
The labor force are those who have a job,  are currently working  or are temporarily unemployed for some reason. The growth of the workforce is influenced by the population and demographic structure of the population, one of which is the level of education. Biplot is one of the analyzes in multivariate analysis to describe the rows and columns contained in the matrix and describe the relationship between objects and variables in a single graph. In this study, biplot analysis will be carried out on data from BPS, namely residents aged 15 years and over who work according  to the main employment  sector  as many as 17 sectors  and the highest education completed as of February 2022. From the analysis that has been carried out, it can be  seen  that  the  SMP  variable  vector  has  a  value  the  greatest  diversity  and  the  university variable vector has the least diversity value. Then the relationship between the observations in the form of employment and the variable vector in the form of education level can be grouped into four groups, each group consisting of several employment sectors.
Keywords: Workforce, Biplot Analysis, Employment, Last Education, Population

## ABSTRAK
Angkatan  kerja  adalah  mereka  yang  memiliki  pekerjaan,  sedang  bekerja  atau menganggur  sementara  karena  beberapa  alasan.  Pertumbuhan  angkatan  kerja  dipengaruhi oleh  jumlah  penduduk  dan  struktur  demografi  penduduk  salah  satunya  tingkat  pendidikan. Biplot adalah salah satu analisis dalam analisis multivariat untuk menggambarkan baris dan kolom yang terdapat dalam matriks serta menggambarkan hubungan antara objek dan variabel dalam grafik tunggal. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis biplot pada data dari BPS yaitu penduduk berumur 15 tahun ke atas yang bekerja menurut lapangan pekerjaan utama sebanyak 17 sektor dan pendidikan tertinggi yang ditamatkan per Februari 2022. Dari analisis yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa vektor peubah SMP memiliki nilai keragaman paling besar dan vektor peubah universitas memiliki nilai keragaman paling kecil. Kemudian hubungan  antara  amatan  berupa  lapangan  pekerjaan  dan  vektor  peubah  berupa  tingkat pendidikan  dapat  dikelompokkan  menjadi  empat  kelompok  yang  masing-masing  kelompok terdiri dari beberapa sektor lapangan kerja.
Kata Kunci : Angkatan Kerja, Analisis Biplot, Lapangan Pekerjaan, Penduduk, Pendidikan Terakhir

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia telah membuat banyak langkah besar untuk  menjadi  negara  kelas  menengah  berpendapatan tinggi.  Didukung  dengan  pembangunan  ekonomi, Indonesia diharapkan menjadi negara yang lebih baik di masa  depan.  Pembangunan  ekonomi  adalah  proses peningkatan  pendapatan  total  dan  per  kapita  dengan mempertimbangkan pertumbuhan penduduk, dan melibatkan perubahan mendasar dalam struktur ekonomi suatu negara. Dengan pembangunan ekonomi, pertumbuhan  ekonomi  lebih  lancar.  Dan  sebaliknya. Pembangunan  ekonomi  ini  mempunyai  tiga  tujuan pokok, yaitu menyediakan dan meningkatkan pemerataan  berbagai  kebutuhan  hidup,  taraf  hidup (pendapatan, lapangan kerja, peningkatan mutu pendidikan, penghargaan terhadap nilai-nilai budaya dan kemanusiaan),  dan  perluasan  ekonomi  dan  social keputusan.  Berbagai  strategi  pembangunan  yang dilakukan pemerintah untuk meningkatkan pertumbuhan dan  pemerataan  ekonomi,  salah  satunya  adalah  dengan mengurangi jumlah penduduk miskin akibat pertumbuhan penduduk yang terus meningkat dari tahun ke tahun.
Pertumbuhan penduduk mempengaruhi pertumbuhan  dan  pembangunan  ekonomi  Indonesia. Peningkatan  ini  merupakan  akibat  dari  peningkatan jumlah  angkatan  kerja.  Angkatan  kerja  yang  tumbuh lebih  cepat  daripada  kesempatan  kerja  meningkatkan jumlah  pengangguran.  Angkatan  kerja  adalah  mereka yang  memiliki  pekerjaan,  atau  sedang  bekerja  atau menganggur  sementara  karena  beberapa  alasan,  seperti misalnya.  petani  menunggu  panen/hujan,  pekerja  libur, orang sakit dan lain-lain.
Selain jumlah penduduk, pertumbuhan angkatan kerja juga dipengaruhi oleh struktur demografi penduduk  baik  dari  segi  jenis  kelamin,  usia  maupun tingkat pendidikan. Semakin besar komposisi penduduk laki-laki di suatu negara, maka semakin tinggi angkatan kerja  negara  tersebut,  karena  ibu  rumah  tangga  tidak dianggap  sebagai  angkatan  kerja.  Pada  saat  yang  sama, usia penduduk mempengaruhi besarnya angkatan kerja di negara tersebut, karena semakin banyak orang produktif, semakin  besar  angkatan  kerjanya.  Selain  itu,  semakin rendah  tingkat  pendidikan  suatu  negara  maka  semakin sedikit  jumlah  tenaga  kerja,  karena  saat  ini  tingkat pendidikan  dan  kualifikasi  merupakan  salah  satu prasyarat  untuk  memasuki  dunia  kerja.  Berdasarkan tingkat  pendidikan  yang  ditempuh,  penduduk  dapat dikelompokkan  dalam  tingkat  SD,  SLTP,  SLTA,  dan Perguruan Tinggi.
Berdasarkan  data  dari  BPS  dengan  judul “Penduduk  Berumur  15  Tahun  Ke  Atas  yang  Bekerja Selama  Seminggu  yang  Lalu  Menurut  Lapangan Pekerjaan  Utama  (17  Sektor)  dan  Pendidikan  Tertinggi yang  Ditamatkan  (Orang),  2021-2022”  penelitian  ini akan  menganalisis  menggunakan  analisis  biplot  pada penduduk  berumur  15  tahun  ke  atas  yang  bekerja menurut  lapangan  pekerjaan utama  yang  terdiri  dari  17
sektor dan pendidikan tertinggi yang ditamatkan (orang) per Februari 2022.
Penelitian  terdahulu  tentang  analisis  Biplot dilakukan  oleh  Indahsari,  Armita  Eki  (2018)  tentang pemetaan provinsi di Indonesia berdasarkan profil sektor industri  mikro  dan  kecil  yang  bertujuan  untuk memetakan  posisi  relatif  setiap  provinsi  berdasarkan keterkaitannya  dengan  indikator  profil  sektor  industri mikro dan kecil sehingga kemudian dapat dijadikan dasar pertimbangan  keputusan,  kebijakan,  maupun  upaya perbaikan  di  masing-masing  provinsi.  Pada  penelitian yang dilakukan oleh Leleury Z.A, Antonia, E.W (2015) tentang  pemetaan  karakteristik  kemiskinan  provinsi maluku  yang  bertujuan  menerapkan  metode  analisis biplot  untuk  mengklasifikasikan  kabupaten/kota  yang memiliki  kemiripan  karakteristik  kemiskinan  dengan kabupaten/kota yang lainnya sekaligus untuk mengetahui keragaman  karakteristik  kemiskinan  dan  korelasi  antar variabel karakteristik kemiskinan pada setiap kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  sehingga  program- program  pemerintah  dalam  mengentaskan  kemiskinan lebih tepat sasaran. Pada penelitian yang dilakukan oleh Ikhsan,  Munir  (2016)  tentang  pengaruh  penduduk  usia kerja, rata-rata lama sekolah dan upah minimum terhadap tingkat  partisipasi  Angkatan  kerja  kabupaten/  kota  di jawa timur yang bertujuan untuk menganalisis variabel- variabel yang mempengaruhi tingkat partisipasi angkatan kerja di Jawa Timur.
Dalam penelitian ini, analisis biplot digunakan untuk  mengelompokkan  data  persebaran  penduduk berumur 15 tahun ke atas yang bekerja menurut lapangan pekerjaan  utama  dan  pendidikan  tertinggi  yang ditamatkan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Biplot
Biplot  adalah  salah  satu  analisis  dalam  analisis multivariat untuk menggambarkan baris dan kolom yang terdapat  dalam  matriks  pada  grafik  tunggal.  Nilai-nilai yang terdapat dalam matriks ini diperoleh dari Singular Value Decomposition (SVD) pada matriks awal. Analisis Biplot  sering  dipakai  untuk  menggambarkan  hubungan antara  objek  dan  variabel  dalam  grafik  tunggal.  Biplot adalah  dapat  menggambarkan  data-data  yang  ada  pada tabel  ringkasan  dalam  grafik  berdimensi  dua  dan informasi  yang  diberikan  oleh  biplot  mencakup  objek serta peubah dalam satu gambar.
Perhitungan  pada  analisis  biplot  didasarkan  pada penguraian nilai singular (Singular Value Decomposition )  (Jolliff  e,  2002).  Adapun  rumus  dari perhitungan pada analisis biplot dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑿 = 𝑼 𝑳 𝑨′ (1)
dengan 𝑼 = matriks  berukuran 𝑛  × 𝑟 yang  kolom-kolomnya merupakan vektor singular kolom
𝑳 = matriks  diagonal  berukuran 𝑟 × 𝑟 dengan  unsur diagonal  utamanya  adalah  akar  kuadrat  dari  nilai  eigen dari matriks 𝑿′𝑿 𝑨′ = matriks  berukuran 𝑝 × 𝑟 yang  kolom-kolomnya merupakan vektor eigen dari matriks 𝑿′𝑿
Informasi data yang disajikan dalam biplot ditentukan berdasarkan nilai ukuran kelayakan biplot (𝜌 2 ). Jika nilai 𝜌 2 semakin mendekati 1 berarti penyajian data dari biplot semakin baik mengenai informasi data yang sebenarnya. Adapun  ukuran  kelayakan  biplot  dirumuskan  sebagai berikut,
𝜌 2 = 𝜆1+𝜆2 ∑ 𝜆𝑘 𝑟 𝑘=1 (2)
dengan 𝜆 1 = nilai eigen terbesar pertama 𝜆 𝑘 = nilai eigen terbesar ke-k.
Diagonal matriks 𝑳 merupakan nilai eigen ( 𝜆 ) tak nol dari 𝑿 dan  jalur-jalur 𝑽 merupakan  vektor  ciri  vektor yang  berpadanan  dengan  nilai  eigennya  lajur-lajur matriks 𝑼 diperoleh persamaan :
𝐔 𝑘 = 1 𝜆𝑘 𝑋𝐕 𝐾 ; 𝑘 = 1,2, . . , 𝑟 (3)
Jika didefinisikan 𝑮 = 𝑼 dan H  =   𝐿 1−𝛼 𝑉’ , maka persamaan (1) dapat ditulis :
𝒁  =  𝑮𝑯 (4)
Dan unsur ke-ij dari X dapat ditulis sebagai :
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑔′ 𝑖 ℎ 𝑗 , 𝑖  =  1, 2, … , 𝑛 ; 𝑗  =  1,2, . . , 𝑟
Dengan 𝑔′ 𝑖 adalah ℎ 𝑗 baris-baris dari 𝑮 dan 𝑯 yang mempunyai  r  unsur.  Jadi  disini  baris  ke-i  matriks 𝑮 digunakan untuk mempresentasikan baris ke-j matriks 𝑿 yang  berarti  mempresentasikan  kolom  ke-j  matriks 𝑿 yang berarti mempresentasikan peubah ke-j.
Kolom-kolom  dari  matriks 𝑼 dipergunakan  sebagai koordinat  pengamatan,  sedangkan  baris-baris  matriks 𝐿 1−𝛼 V’  sebagai  koordinat  vektor  peubah.  Keragaman gugus  data  asal  yang  dapat  diterangkan  oleh  beeptor dapat dilihat dari proporsi nilai-nilai agen yang diperoleh. Besarnya cosinus sudut yang dibentuk antara dua vektor ubah  dapat  memperlihatkan  korelasi  linier  antara  dua peubah.
2.1.1. Principal Components Analysis (PCA)
Pada  website  analyse-it.com Principal  Components Analysis (PCA) adalah bagan dua dimensi yang mewakili hubungan antara baris dan kolom tabel. Pada buku yang ditulis  oleh  I.T.Jolliffe,  Ide  sentral  dari  analisis komponen  utama  (PCA)  adalah  untuk  mengurangi dimensi  dari  kumpulan  data  yang  terdiri  dari  sejumlah besar yang saling terkait variabel, sambil mempertahankan sebanyak mungkin variasi yang ada di dalamnya kumpulan data. Ini dicapai dengan mentransformasikan ke set variabel baru.
2.1.2. Covariance/Correleation
Menurut  Lind,  Marchal,  Wathen  (2008)  analisis korelasi  adalah  sekumpulan  teknik  untuk  mengukur hubungan antara dua variabel, gagasan dasar dari analisis korelasi  adalah  melaporkan  hubungan  antara  dua variabel. Variabel X (garis horizontal dalam grafik) dan variabel  Y  (garis  vertikal  dalam  grafik)  dapat  menjadi hubungan non-linear, positif atau negatif. Covariance / correlation adalah salah satu teknik statistik yang berguna untuk mengeksplorasi hubungan antara set variabel yang berbeda. Mengingat biplot pada umumnya adalah  alat  grafis  yang  berguna  untuk  mengeksplorasi hubungan antara variabel (multivariat), biplot digunakan dalam  kerangka  analisis  kovarians  untuk  membentuk biplot  kovarians.  Biplot  yang  dihasilkan  menyediakan tampilan grafis tunggal dari variabel dan hubungan antar variabel.
2.1.3. Joint Correspondence Analysis
Analisis korespondensi bersama (joint
correspondence  analysis) merupakan  pengembangan dari  analisis  korespondensi  sederhana  untuk  tabel kontingensi  multi  arah  yang  berkonsentrasi  pada rekonstruksi  matriks.  Menurut  Greenacre  (1988) Joint Correspondence  Analysis (JCA)  diperkenalkan  dan hasilnya  diperoleh  dua  aplikasi  ditampilkan.  Kualitas rekonstruksi solusi MCA dan JCA adalah dibandingkan dengan  hasil  Analisis  Korespondensi  Sederhana  dari tabel dua arah. Metode korespondensi bersama umumnya digunakan untuk membuat pemetaan dari data kategorik. Namun, dengan menambahkan kategori waktu pada tabel kontingensi  dapat  dilakukan  analisis  tren  untuk mengetahui  adanya  perubahan  dari  variabel  kategori pada  kurun  waktu  tertentu.  Biplot  secara  bersamaan memplot  informasi  tentang  pengamatan  dan  variabel dalam  kumpulan  data  multidimensi.  Biplot  jenis  ini menentukan  jarak  antarobservasi  dan  hubungan  antar variabel.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Data dan Variabel Penelitian
Sumber  data  pada  penelitian  ini  merupakan  sumber data  sekunder  yang  mana  data  tersebut  diperoleh  dari sumber  kedua  atau  sumber  sekunder  data  yang dibutuhkan.  Sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini berasal dari website Badan Pusat Statistik yang  berjudul  “Penduduk  Berumur  15  Tahun  Ke  Atas yang  Bekerja  Selama  Seminggu  yang  Lalu  Menurut Lapangan Pekerjaan Utama (17 Sektor) dan Pendidikan Tertinggi  yang  Ditamatkan  (Orang),  2021-2022”. Penelitian  data  tersebut  dilakukan  dengan  menganalisis tenaga  kerja  yang  berumur  diatas  15  tahun  dan pendidikan  tertinggi  yang  ditamatkan  dengan  lapangan pekerjaan  yang  ada  (17  sektor).  Sektor  lapangan pekerjaan  utama  disajikan  dalam  Tabel  1  dan  variabel penelitian yang terdiri dari kategori pendidikan tertinggi yang ditamatkan disajikan dalam Tabel 2.

## Tabel 1. Sektor Lapangan Pekerjaan Utama
Sektor Keterangan
1 Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan
2 Pertambangan dan Penggalian
3 Industri Pengolahan
4 Pengadaan Listrik dan Gas 5
Pengadaan Air, Pengelolaan Sampah, Limbah, dan Daur
Ulang 6 Konstruksi 7 Perdagangan Besar dan Eceran, Reparasi Mobil dan
Sepeda Motor
8 Transportasi dan Pergudangan 9 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum 10 Informasi dan Komunikasi 11 Jasa Keuangan dan Asuransi 12 Real Estat 13 Jasa Perusahaan 14 Administrasi Pemerintahan, Pertahanan, dan Jaminan Sosial Wajib
15 Jasa Pendidikan
16 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial

## 17
Jasa Lainnya

## Tabel 2. Variabel Penelitian

## Variabel  Keterangan
𝑥 1 SD 𝑥 2
SMP
𝑥 3 SMA/SMK
𝑥 4 Akademi/Diploma
𝑥 5 Universitas
3.2. Prosedur Penelitian
a. Dalam  menganalisis  data,  penulis  menggunakan bantuan software terkait statistika untuk mendapatkan  nilai Singular  Value  Decomposition (SVD) dan nilai korelasi antar variabel.
b. Dalam  pembuatan  grafik  analisis  biplot,  penulis menggunakan software python .

## 4. HASIL PENELITIAN
4.1. Analisis Biplot
Langkah pertama yang dapat dilakukan untuk analisis biplot  adalah  menentukan  nilai Singular  Value Decomposition (SVD).  Hasil  ini  dapat  dihitung menggunakan  bantuan software .  Berikut output yang dihasilkan melalui perhitungan dengan bantuan software disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Singular Value Decomposition (SVD)
Dimension  Inertia Proportion of Inertia Accounted for  Cumulative 1 0,595 0,682 0,682 2 0,324 0,201 0,884 3 0,239 0,110 0,993 4 0,059 0,007 1.000 Total 0,584 1,000 1,000
Berdasarkan  Tabel  3 di  atas,  dapat  diketahui bahwa nilai  inersia  dimensi  1  dan  dimensi  2  berturut-turut adalah  0,595  dan  0,324.  Nilai  inersia  pada  dimensi  1 memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  daripada  nilai  inersia dimensi 2. Persentase proporsi kumulatif dua eigenvalue pertama sebesar 0,884. Hal ini menunjukkan dua vektor baris dan kolom mampu menjelaskan 88,4% inersia total atau  dua  dimensi  tersebut  dapat  menjelaskan  88,4% keragaman data.
Langkah  selanjutnya  yang  dapat  dilakukan  untuk analisis  biplot  adalah  menampilkan  tampilan  biplot menggunakan  bantuan software python .  Diperoleh tampilan  biplot  untuk  mengelompokkan  jenis  lapangan kerja berdasarkan tingkat pendidikan pada Gambar 1.

## 4.2. Hubungan Antar Amatan
Berdasarkan  tampilan  biplot  pada  Gambar  1  dapat diketahui  bahwa  titik-titik  amatan  yang  berupa  tingkat pendidikan hanya menyebar pada dua kuadran saja, tidak menyebar  ke  seluruh  kuadran  dalam  biplot.  Titik-titik amatan  berupa  lapangan  pekerjaan  yang  berdekatan sebagai berikut.
a. Industri  Pengolahan  serta  Perdagangan  Besar  dan Eceran; Reparasi Mobil dan Sepeda Motor,
b. Jasa  Pendidikan;  Jasa  Kesehatan  dan  Kegiatan Sosial; Administrasi Pemerintahan, Pertahanan, dan Jaminan Sosial Wajib,
c. Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum,
d. Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan,
e. Transportasi  dan  Pergudangan;  Jasa  Lainnya; Konstruksi;  Jasa  Perusahaan;  Jasa  Keuangan  dan Asuransi; Informasi dan Komunikasi; Pertambangan dan  Penggalian;  Real  Estat;  Pengadaan  Air, Pengelolaan  Sampah,  Limbah,  dan  Daur  Ulang; Pengadaan Listrik dan Gas.

## 4.3. Hubungan Antar Peubah
Dari hubungan antar peubah bisa kita lihat dari suatu besarnya  nilai  korelasi  antar  vektor  peubah.  Besarnya suatu  nilai  korelasi  antar  vektor  peubah  biasanya mempunyai  besaran  cosinus  dari  sudut-sudut  yang terbentuk  dari  dua  buah  vektor.  Jika  semakin  rapat vektor-vektor tersebut ataupun sudut keduanya mendekati  sudut  0°  nilai  korelasinya  mendekati  1. Korelasi terbesar antar peubah dimiliki pasangan vektor peubah SD dan vektor peubah SMP dengan nilai korelasi 0,866. Sedangkan, nilai korelasi terendah adalah  -0,054 yaitu  antara  vektor  peubah  SD  dengan  vektor  peubah Universitas. Hasil perhitungan nilai korelasi antar vektor- vektor peubah lainnya disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Kolerasi Antar Vektor Peubah
𝒙 𝟏 𝒙 𝟐 𝒙 𝟑 𝒙 𝟒 𝒙 𝟓 𝑥 1 1,000 0,866 0,470 0,100 -0,054 𝑥 2 0,866 1,000 0,833 0,346 0,047 𝑥 3 0,470 0,833 1,000 0,569 0,261 𝑥 4 0,100 0,346 0,569 1,000 0,412 𝑥 5 -0,054 0,047 0,261 0,412 1,000 4.4. Keragaman Peubah Tampilan output Biplot pada Gambar 1 menggambarkan  bahwa  vektor  peubah  SMP  adalah vektor peubah terpanjang dari 5 vektor peubah yang lain. Artinya vektor peubah  SMP adalah vektor dengan nilai keragaman yang besar. Vektor peubah Universitas adalah vektor peubah terpendek dari 5 vektor peubah yang lain. Artinya  vektor  peubah  Universitas  merupakan  vektor dengan nilai keragaman yang rendah.

## 4.5. Hubungan Antara Amatan dan Peubah
Berdasarkan  tampilan  biplot  pada  Gambar  1, hubungan  antara  lapangan  pekerjaan  dengan  tingkat pendidikan dapat dikelompokkan sebagai berikut.
a. Kelompok pertama terdiri dari tiga titik pengamatan yang meliputi Pertanian, Perhutanan, dan Perikanan; Konstruksi;  Penyediaan  Akomodasi  dan  Makan Minum  berada  di  sekitar  vektor  peubah  SD  dan SMP.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  lapangan pekerjaan yang cenderung memiliki pekerja dengan tingkat pendidikan terakhirnya SD dan SMP adalah Pertanian,  Perhutanan,  dan  Perikanan;  Konstruksi; Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum.
b. Kelompok  kedua,  titik  pengamatan  Industri Pengolahan;  Perdagangan  Besar  dan  Eceran, Reparasi Mobil dan Sepeda Motor berada di sekitar vektor  peubah  SMA/SMK.  Hal  ini  menunjukkan lapangan pekerjaan Industri Pengolahan; Perdagangan Besar dan Eceran, Reparasi Mobil dan Sepeda  Motor  cenderung  memiliki  pekerja  yang tingkat pendidikan terakhirnya SMA/SMK.
c. Kelompok ketiga, titik pengamatan Jasa Pendidikan; Jasa  Kesehatan  dan  Kegiatan  Sosial;  Administrasi Pemerintahan,  Pertahanan,  dan  Jaminan  Sosial Wajib  berada  di  sekitar  vektor  peubah  Universitas. Hal  ini  menunjukkan  pekerja  dengan  tingkat pendidikan  terakhir  Universitas  cenderung  berada pada  lapangan  pekerjaan  Jasa  Pendidikan;  Jasa Kesehatan  dan  Kegiatan  Sosial;  Administrasi Pemerintahan,  Pertahanan,  dan  Jaminan  Sosial Wajib.
d. Kelompok  keempat  merupakan  kelompok  yang titik-titik  pengamatannya  tidak  tersebar  di  sekitar vektor  peubah  apapun.  Pada  kelompok  ini  terdiri dari  9  titik  amatan,  antara  lain  Pertambangan  dan Penggalian; Pengadaan Listrik dan Gas; Pengadaan Air, Pengelolaan Sampah, Limbah, dan Daur Ulang; Transportasi  dan  Pergudangan;  Informasi  dan Komunikasi;  Jasa  Keuangan  dan  Asuransi;  Real Estat;  Jasa  Perusahaan;  Jasa  Lainnya.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  9  titik  pengamatan  tersebut tidak  memiliki  kecenderungan  terhadap  tingkat pendidikan manapun.
Tabel  5  menunjukkan  pengelompokkan  lapangan pekerjaan terhadap tingkat pendidikan berdasarkan hasil analisis biplot.
Tabel 5. Pengelompokan Lapangan Pekerjaan Terhadap Tingkat Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan
Kelompok Tingkat Pendidikan (Peubah) Lapangan Pekerjaan (Titik Amatan) Jumlah Lapangan Pekerjaan 1 SD dan SMP Pertanian, Perhutanan, dan
Perikanan;
Konstruksi;
Penyediaan
Akomodasi dan
Makan Minum 3
2 SMA/SMK Industri Pengolahan; Perdagangan Besar dan Eceran, Reparasi Mobil dan Sepeda Motor 2 3 Universitas Jasa Pendidikan; Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial; Administrasi Pemerintahan, Pertahanan, dan Jaminan Sosial Wajib 3 4 - Pertambangan dan Penggalian; Pengadaan Listrik dan Gas; Pengadaan Air, Pengelolaan
Sampah, Limbah,
dan Daur Ulang; Transportasi dan Pergudangan; Informasi dan Komunikasi; Jasa Keuangan dan Asuransi; Real Estat; Jasa
Perusahaan; Jasa Lainnya
9

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  vektor  peubah  SMP  memiliki  nilai keragaman  yang  lebih  besar  daripada  vektor  peubah lainnya.  Hal  tersebut  dikarenakan  vektor  peubah  SMP memiliki  ukuran  vektor  yang  paling  panjang.  Nilai kergaman  yang  besar  dibandingkan  yang  lainnya  ini dapat  diartikan bahwa  kebanyakan  penduduk  Indonesia berumur 15 tahun keatas yang bekerja memiliki tingkat pendidikan  terakhir  SMP.  Selain  itu,  vektor  peubah dengan nilai keragaman paling kecil adalah  Universitas dimana dalam pernyataan ini setiap  lapangan  pekerjaan memiliki  keragaman  yang  rendah  terhadap  lulusan Universitas.  Hal  tersebut  karena  penduduk  Indonesia yang  pendidikan  terakhirnya  di  Universitas  tidak  lebih banyak dari yang lain sehingga keragamannya pun lebih kecil daripada yang lain.
Hubungan  antar  amatan  dimana  titik-titik  amatan yang  berupa  tingkat  pendidikan  hanya  menyebar  pada dua  kuadran  saja,  tidak  menyebar  ke  seluruh  kuadran dalam  biplot.  Sehingga,  Titik-titik  amatan  berupa lapangan  pekerjaan  yang  berdekatan  membentuk  lima kelompok  dimana  masing-masing  kelompok  memiliki kemiripan karakteristik.
Kemudian hubungan antara amatan berupa lapangan pekerjaan dan vektor peubah berupa tingkat pendidikan dapat  dikelompokkan  menjadi  empat  kelompok. Kelompok  pertama  terdiri  dari  titik  pengamatan Pertanian,  Perhutanan,  dan  Perikanan;  Konstruksi; Penyediaan  Akomodasi  dan  Makan  Minum  yang menunjukkan  bahwa  lapangan  pekerjaan  tersebut cenderung  lulus  SD  dan  SMP.  Kemudian  kelompok kedua terdiri dari titik pengamatan Industri Pengolahan;
Perdagangan  Besar  dan  Eceran,  Reparasi  Mobil  dan Sepeda  Motor  berada  di  sekitar  vektor  peubah SMA/SMK.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  pada  lapangan pekerja  tersebut  para  pekerjanya  cenderung  lulus SMA/SMK.  Selanjutnya  kelompok  ketiga  yang  terdiri dari  tiga  titik  pengamatan,  yaitu  Jasa  Pendidikan;  Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial; Administrasi Pemerintahan,  Pertahanan,  dan  Jaminan  Sosial  Wajib. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada  lapangan  pekerja tersebut para pekerjanya cenderung lulusan Universitas. Sedangkan  kelompok  keempat  terdiri  dari  titik-titik pengamatannya  tidak  tersebar  di  sekitar  vektor  peubah apapun, antara Pertambangan dan Penggalian; Pengadaan Listrik dan Gas; Pengadaan Air, Pengelolaan Sampah,  Limbah,  dan  Daur  Ulang;  Transportasi  dan Pergudangan; Informasi dan Komunikasi; Jasa Keuangan dan Asuransi; Real Estat; Jasa Perusahaan; Jasa Lainnya. Hal ini menunjukan pada lapangan pekerja tersebut para pekerjanya  beragam  dari  seluruh  tingkah  pendidikan yang  ada  dan  tidak  cenderung  di  salah  satu  tingkat pendidikan.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  setiap kelompok  lapangan  pekerjaan  memiliki  kebutuhan kompetensi  yang  berbeda-beda  sesuai  dengan  tingkat pendidikan serta keahliannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Algoritma.  (2022).  Panduan  Singkat  Seputar  Analisis Biplot.  Algoritma  Data  Science  Academy. https://algorit.ma/blog/panduan-analisis-biplot- 2022/
Badan  Pusat  Statistik.  (2022).  Penduduk  Berumur  15 Tahun  Ke  Atas  yang  Bekerja  Selama  Seminggu yang Lalu Menurut Lapangan Pekerjaan Utama (17 Sektor) dan Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan (Orang), 2021-2022. In Bps.Go.Id. https://www.bps.go.id/indicator/6/1971/1/pendudu k-berumur-15-tahun-ke-atas-yang-bekerja-selama- seminggu-yang-lalu-menurut-lapangan-pekerjaan- utama-17-sektor-dan-pendidikan-tertinggi-yang- ditamatkan.html
Bartholomew,  D.  J.  (2010).  Principal  components analysis. International Encyclopedia of Education, 374–377. https://doi.org/10.1016/B978-0-08- 044894-7.01358-0
Dewi,  I.  W.  (2014).  Penerapan  Metode  Korespondensi Bersama  Untuk  Analisis. Jurnal  Gaussian,  3 (3), 451-459.
Gatiningsih dan Sutrisno, E. (2017). Kependudukan dan ketenagakerjaan. In Modul mata kuliah. http://eprints.ipdn.ac.id/2402/1/Buku  GATI  dan EKO Kependudukan LENGKAP.pdf
Greenacre,  M.J.  (1988).  Correspondence  analysis  of mutlivariate  categorical  data  by  weighted  least squares. Biometrika, 75, 457-467.
Hidayatullah,  R.  (2016,  February  18). Memahami korelasi  dan  kovarian  bagi  orang  awam  (kayak saya…) . https://datatalker.wordpress.com/2016/02/18/mem ahami-korelasi-dan-kovarian-bagi-orang-awam- kayak saya/#:~:text=By%20definition%20korelasi%20ad alah%20adalah,random%20variabel%20secara%2 0bersama%2Dsama
Ikhsan, Munir. “Analisis Pengaruh Penduduk Usia Kerja, Rata-Rata  Lama  Sekolah  dan  Upah  Minimum Terhadap  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur.”  Jurnal  Ekonomi dan Bisnis.
Indahsari, Armita Eki. “Pemetaan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Profil Sektor Industri Mikro dan Kecil Menggunakan  Analisis  Biplot.”  Tesis,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember,2018.
Jolliffe,  I.  T.  (2002).  Graphical  representation  of  data using  principal  components. Principal  component analysis , 78-110.
Leleury,  Z.  A.,  &  Wokanubun,  A.  E.  (2015).  Analisis Biplot Pada Pemetaan Karakteristik Kemiskinan Di Provinsi  Maluku.  BAREKENG:  Jurnal  Ilmu
Matematika Dan Terapan, 9(1), 21–31. https://doi.org/10.30598/barekengvol9iss1pp21-31
Lind,  Marcha,  &  Wathen.  (2008).  T eknikTeknik Statistika Dalam Bisnis Dan Ekonomi Buku 1 dan 2 (edisi 13). Jakarta: Salemba Empat.
macam-macam  biplot.pdf.  (2022).  Analyse-It  Software, Ltd. https://analyse-it.com/docs/user- guide/multivariate/biplot
Populasi,  M.,  &  Penduduk,  K.  (1985).  Komposisi
Penduduk. 1–11.
Rifkhatussa’diyah,  E.  F.,  Yasin,  H.,  &  Rusgiyono,  A.
(2013). Analisis principal component biplots pada bank  umum  persero  yang  beroperasi  di  jawa tengah.  Prosiding  Seminar  Nasional  Statistika, 147–160.
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2012).  Economic Developement. In
Pearson. http://eco.eco.basu.ac.ir/BasuContentFiles/57/573 04a77-1269-4081-bd5b-4c66b84b06a4.pdf